내 블로그 중 하나가 조회수 10만 회를 돌파하려 합니다

내 블로그 중 하나가 조회수 10만 회를 돌파하려 합니다.

솔직히 말해서 정말 놀라운 일입니다. 왜냐하면 저는 고작 몇 백 명 정도가 읽을 것이라 예상하고 게시했기 때문입니다.

그 이후로 많은 새로운 분들이 저를 팔로우해 주셨고, 그래서 지금이 저 자신을 제대로 소개하기에 좋은 시점이라는 생각이 듭니다.

안녕하세요, 저는 Mohit입니다.

저는 델리(Delhi) 출신의 컴퓨터 과학(Computer Science) 전공 학생이며, 대부분의 시간을 AI 시스템을 구축하고, 그것을 망가뜨려 보고, 왜 망가졌는지 파악하는 데 보냅니다.

해커톤(Hackathons)은 저에게 가장 빠른 학습장이 되었습니다.

15번의 우승을 거치며 얻은 가장 큰 교훈은 해커톤에서 이기는 방법이 아니었습니다. 그것은 모호한 아이디어를 가져와서 작동하는 제품으로 만들고, 대개 불합리한 마감 기한 내에 그것이 왜 중요한지를 설명하는 법을 배우는 것이었습니다.

그러한 제품 출시(Shipping) 습관이 저를 AI 엔지니어링(AI Engineering)과 연구(Research)의 세계로 더 깊이 이끌었습니다.

지난 몇 년 동안 저는 RAG 시스템, 에이전트 하네스(Agent harnesses), 엔터프라이즈 AI(Enterprise AI), 모델 최적화(Model optimization), MCP 서버, 그리고 응용 LLM 연구(Applied LLM research) 분야에서 활동해 왔습니다.

제가 구축하고 작업해 온 것들은 다음과 같습니다:

→ AgentForge: 도구(Tools), MCP, 승인(Approvals), 하위 에이전트(Subagents), 컨텍스트 관리(Context management), 체크포인트(Checkpoints), 지속성(Persistence) 및 복구(Recovery) 기능을 갖춘 Python 에이전트 하네스(Agent harness).

→ MemexLLM: 하이브리드 검색(Hybrid retrieval), 재순위화(Reranking), 인용(Citations), 평가(Evaluation) 및 관측성(Observability)을 갖춘 배포된 RAG 플랫폼.

→ GRIT: 모델 파라미터(Parameters)의 1% 미만만 업데이트하는 기하학적 인지 파라미터 효율적 미세 조정(Geometry-aware parameter-efficient fine-tuning) 방법론.

→ C3alabs에서의 엔터프라이즈 에이전틱 시스템(Enterprise agentic systems): 저는 이곳에서 AI 프로토타입을 실제로 배포하고 사용할 수 있는 시스템으로 전환하는 작업을 하고 있습니다.

또한 저는 세 편의 연구 논문 및 프리프린트(Preprints)를 발표했고, 프로덕션 GenAI 시스템을 다루었으며, localhost를 벗어나지 못한 너무나 많은 실험들을 만들어 왔습니다.

AI에 깊이 파고들수록, 단순히 모델을 다른 인터페이스 안에 감싸는 것에는 흥미를 잃게 됩니다.

제가 흥미를 느끼는 작업은 지능을 유용하게 만들기 위해 필요한 모든 것입니다:

도구(Tools), 메모리(Memory), 평가(Evaluations), 컨텍스트(Context), 권한(Permissions), 관측성(Observability), 복구(Recovery) 및 신뢰할 수 있는 실행(Reliable execution).

기본적으로, 우리는 어떻게 데모에서 인상적으로 보이는 에이전트에서 사람들이 실제 업무를 믿고 맡길 수 있는 에이전트로 나아갈 수 있을까요?

그것이 바로 제가 현재 몰두하고 있는 질문입니다.

이 계정에서는 다음과 같은 내용들을 더 많이 공유할 예정입니다:

→ 에이전트 시스템 (agentic systems) 구축
→ AI 엔지니어링 (AI engineering) 및 아키텍처 (architecture)
→ LLM 연구 및 평가 (evaluations)
→ 15번의 해커톤 우승을 통해 얻은 교훈
→ 실험, 실패, 그리고 제가 출시하는 것들
→ AI 제품이 나아가는 방향에 대한 솔직한 생각

저는 여전히 배우고 있고, 여전히 실험 중이며, 정기적으로 생각을 바꾸고 있습니다.

하지만 제가 어떤 종류의 작업을 추구하고 싶은지는 알고 있습니다:

어려운 문제, 유용한 시스템, 그리고 데모를 넘어 생존하는 아이디어들 말이죠.

블로그 때문에 팔로우하셨다면 환영합니다.

그리고 만약 여러분이 에이전트, AI 인프라 (infrastructure), 연구, 또는 야심 찬 제품을 중심으로 무언가를 만들고 있다면, 인사해 주세요. 아마도 우리가 나눌 이야기가 아주 많을 것입니다.

저는 Mohit입니다. 만나서 반갑습니다 :)

제 작업물의 대부분은 https://t.co/Xp9f0A8fSt 에 있습니다 !!